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一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型_论文

第3卷 3 第 2期  计  算  机  学  报  Vo _3  No   l 3 .2 Fe b. 2 0 01   21 0 0年 2月  CoM PU TERS   CH I S J NE E OURNAL OF    一 种 基 于 聚 集 超 级 节 点 的 P P网 络 信 任 模 型  2 田春岐 江建慧 胡治国 李  峰        ( 同济 大 学 嵌 入 式 系 统 与 服 务 计算 教育 部 重 点 实 验 室  上 海  2 1 0 ) 0 8 4  ( 济 大 学 电 子 与 信 息 工 程学 院计 算 机 系  上 海 同 210) 0 8 4  摘 要 针 对 对 等 网 ( er oP e , 2 ) 节 点 之 间 由 于 兴 趣 爱 好 差 异 大 、 互 发 生 重 复 交 易 的 可 能性 较 小 从 而  P e- —erP P 中 t 相 难 以有 效 建 立 信 任 关 系 的 现 状 , 中提 出一 种 新 的基 于超 级 节 点 的 P P网 络 信 任 模 型 . 模 型 中节 点 以 兴 趣 相 似  文 2 该 而 聚 簇 , 点 之 间 信 任 关 系 被 划 分 为 3种 类 型 并 被 给 予 了各 自的解 决 方 案 . 时 , 于 推 荐 信 任 信 息 中存 在 的 虚 假  节 同 对 的 、 导 性 的 和 不 公 正 反 馈 的 问 题 , 中还 提 出基 于 节 点 相 似 性 的 反馈 信 息 过 滤 算 法 予 以 有 效 解 决 . 后 的 仿 真 实  误 文 最 验结 果表 明 , 信 任 模 型 不 但 具 有 抗 恶 意 节 点 攻 击 的 强 壮 性 , 时 在 资 源查 询 时 具 有 较 低 的 查 询 开 销 和 失 败 率 . 该 同   关键 词 对等 网; 信任 ; 誉 ; 级 节 点 ; 部 信 任 度  信 超 局 T 33 P 9  D l :1 . 7 4 S . . 0 6 2 1 . 0 4   O 号 O 3 2 / P J1 1 . 0 0 0 3 5 中 图 法分 类 号 A  v lS pe - e   s d Tr s  o e  o   e - o Pe r Ne wo k   No e  u r Pe r Ba e   u tM d lf r Pe r t - e   t r s TI AN  u ~   J ANG  in H u  H U  iGu   LIF n   Ch n Qi I Ja — i Zh— o   eg ( yL b r tr   f E e d d S s m  n   e vc  o u ig, nsr  f E u a in,T n j U ie s y,S a g a  2 1 0 ) Ke   a oa o y o   mb d e   y t a d S r ieC mp t e n Mi i y o   d c t t o o} i nv ri g  t h n h i 0 8 4  ( p rme t f C mp trS in e C le e f E e to i   n   n o ma in E g n ei g,To g i ie s y, h n h i 2 1 0 ) De a t n    o u e  c c , o lg     lcr nc a d I f r t   n i ern o e o s o n j  v r i S a g a  0 8 4   Un t Ab ta t A  u e — e rb s dt u tmo e o   e—OPe r ( 2 sr c  s p rp e  a e  r s  d If rPe rt — e P P) n t r si p e e t d i h s ewo k  s r sn e  n t i     p p rt   o v   h   r b e   f n t s fii n l   u l i g t u t r l t n b t e   e r  u   o t e a e   o s l e t e p o l ms o   o   u fce ty b i n   r s  e a i   e we n p e s d e t   h   d o d fe e e o   e r ’i e e t  n   o p ob biiy ofr pe t d t a s c i ns b t e   h m. I   h   if r nc   f p e s nt r s s a d l w  r a l     e a e   r n a to   e we n t e t n te m o e  e r   t ri     o   c o d ng t   h i n e e t smia iy Tr s   e a i  s c t g ie   d lp e s ga he  n a gr up a c r i   o t e r i t r s  i l rt . u tr l ton i  a e orz d i o t e   nd   n   u e ue ty e c   ol i n f r t e e k nd  s a s   tf r a d. M o e v r a nt   hr e ki s a d s bs q n l   a h s uto   o   h s   i s i  lo pu   o w r ro e ,   f e b c   i e i g a g rt m  a e   n p e s i i r t   s p o o e   O e f c i e y fle   h   a e  e d a k fl rn   l o i t h b